CN113221823A - 一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法 - Google Patents

一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113221823A
CN113221823A CN202110599256.9A CN202110599256A CN113221823A CN 113221823 A CN113221823 A CN 113221823A CN 202110599256 A CN202110599256 A CN 202110599256A CN 113221823 A CN113221823 A CN 113221823A
Authority
CN
China
Prior art keywords
countdown
traffic signal
yolov3
signal lamp
feature
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110599256.9A
Other languages
English (en)
Inventor
邵叶秦
周昆阳
杨启硕
赵梦婷
李昀迪
宋锦伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nantong University
Original Assignee
Nantong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nantong University filed Critical Nantong University
Priority to CN202110599256.9A priority Critical patent/CN113221823A/zh
Publication of CN113221823A publication Critical patent/CN113221823A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/584—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of vehicle lights or traffic lights
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components

Abstract

本发明公开了一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法，包括以下步骤：制作交通信号灯数据集，预处理数据；YOLOv3的特征提取网络采用ShuffleNetV2，并且通过特征变换融合ShuffleNetV2低中高层特征作为最终高层输出特征；训练改进后的用于红绿交通信号灯十个倒计时数字的20分类的轻量级YOLOv3网络，实现交通信号灯倒计时数字的检测和识别，并将训练好的模型部署到移动端完成交通信号灯倒计时识别。本发明具有识别速度快，准确率高，实用性和泛化性高等优点，并且更容易在移动端部署。

Description

一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法
技术领域
本发明涉及深度学习、计算机视觉、目标识别。尤其涉及一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法。
技术背景
交通信号灯倒计时是道路行驶中重要的标志物。目前，利用计算机视觉对交通信号灯倒计时进行检测和识别的方法主要分为两类，即基于图像处理的传统方法和基于神经网络的方法。前者通过提取交通信号灯的形状和颜色等特征，来实现检测与识别。后者基于神经网络通过卷积神经网络来学习信号灯的特征，通过训练出的模型来实现预测。
有的研究利用交通信号灯发光的特性进行检测：对于单张图片，首先进行预处理，除去不符合要求的像素，保留亮像素；然后进行颜色分割生成HSL图像，并设定色调、饱和度、亮度的阈值，过滤掉不满足条件的点，最后送入向量机进行识别，获得输出结果。该方法对环境的要求高，适用性差，不能做到广泛的应用。有的研究基于YOLO进行交通信号灯的检测：首先获取足够数量的图像，进行筛选、增强、分类、标注，将获得的数据集放入搭建好的YOLO模型进行训练；最后通过训练好的模型实现预测。尽管该方法精度实现了提升，但由于YOLO模型比较大，对设备的性能有着较高的要求，在移动端推理速度慢。
传统方法对环境敏感度高，在不同环境的光照下鲁棒性差，不利于实际使用。而神经网络的方法存在着精度不足，模型大，检测速度不足等缺点。
发明内容
发明目的：本发明的设计目的是设计一个在移动端推理速度快，实时检测和识别交通信号灯倒计时的模型。本发明在YOLOv3的基础上采用ShuffleNetV2提取特征，实现轻量级YOLOv3。提出一种新的特征融合方式—特征变换，拼接来自低、中、高层特征作为高层最终输出的特征。本发明有效地缩小了模型的大小，且检测速度更快，模型识别准确率更高。
技术方案：为了解决YOLOv3模型较大，在移动端推理速度较慢，难以实时检测与识别交通信号灯倒计时的问题，本发明提出的一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法是采用以下技术方案实施的：
一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法，包括以下步骤：
步骤S1、制作交通信号灯倒计时数据集，其中包括各种天气、环境下的交通信号灯倒计时图片，并对相关图片做预处理操作；
步骤S2、将YOLOv3的特征提取网络替换为ShuffleNetV2，通过特征变换融合ShuffleNetV2网络低中高层特征作为最后高层的输出特征；
步骤S3、完成数据集制作和数据预处理后，根据数据标签中的目标训练改进轻量级YOLOv3网络；
步骤S4、模型训练完成后，将训练好的模型部署到移动端，输入待测图片，获取预测图像，完成交通信号灯倒计时识别，并播报倒计时秒数进行提醒。
进一步的，步骤1、制作交通信号灯倒计时数据集：
在交通信号灯倒计时数据制作时，通过网络爬虫收集各种场景、时间和环境下交通信号灯倒计时图片，利用LabelImg对所收集的图片中的交通信号灯倒计时目标进行类别和位置标注，数据集格式为VOC，数据集共有20类。同时对收集的图片采用数据增强例如图片随机旋转、随机缩放、随机饱和度调整等，最终得到交通信号灯倒计时数据集。
进一步的，步骤2、对YOLOv3的特征提取网络进行改进，搭建轻量级YOLOv3
S2.1、YOLOv3的特征提取网络采用ShuffleNetV2，实现轻量级YOLOv3。
S2.2、为了丰富高层输出特征中交通信号灯倒计时的特征，通过特征变换拼接来自低、中、高层特征作为高层最终输出的特征。
S2.3、使用SPP网络增大YOLOv3特征提取网络的感受野，将ShuffleNetV2输出特征分成19×19个网格，在每个网格内都生成三个预测框和最初的标记框计算IOU，选择IOU值最大的作为最终的预测框。
S2.4、使用逻辑回归作为交通信号灯倒计时分类器，使用YOLOv3特征金字塔输出的19×19、38×38、76×76三个特征图进行预测。
进一步的，步骤3、训练改进后的轻量级YOLOv3网络：
训练策略采用迁移学习和指数移动平均(EMA)，学习率使用余弦学习率。学习率和训练轮数(epochs)关系按如下公式实现：
Figure BDA0003092319870000031
其中，begin_rate为初始学习率，epoch为变化轮数从[0,epochs]依次增加，epochs为训练轮数。训练时在8张Tesla V100 GPU上进行训练。
进一步的，步骤4、模型训练完成后，将训练好的模型部署到移动端完成交通信号灯倒计时识别：
将训练好的模型部署到移动端设备Jetson TX2上完成实际场景中的交通信号灯倒计时识别。
综上，本发明旨在提出一种改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法，发明包括交通信号灯倒计时图像预处理、搭建轻量级YOLOv3网络并对网络进行改进、训练轻量级YOLOv3网络、将模型部署到移动端设备Jetson TX2上完成交通信号灯倒计时识别，并进行交通信号灯倒计时进行播报以提醒使用者。
有益效果：和现有的交通信号灯倒计时识别技术相比，本发明的有益效果：
1.提出了改进的轻量级YOLOv3，和原有的YOLOv3相比，模型的识别速度更快，能够满足实际交通信号灯倒计时识别中实时性的要求，并且模型的容量越小更容易在移动端进行部署。2.和现有的轻量级网络相比，本发明提出的改进轻量级YOLOv3网络在进行交通信号灯倒计时识别时准确率更高，能够适应不同环境、不同场景下的交通信号灯倒计时的识别，模型的实用性和泛化性很高。
附图说明
图1为本发明交通信号灯倒计时识别系统流程图；
图2为本发明提出的改进轻量级YOLOv3网络结构；
图3为轻量级YOLOv3特征提取网络中特征融合示意图；
图4为本发明提出的特征变换示意图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，以使本领域的技术人员能够更好的理解本发明的优点和特征，从而对本发明的保护范围做出更为清楚的界定。本发明所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例公开的一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法，包括以下步骤：
步骤1：获取交通信号灯倒计时数据集，并进行图像预处理。
本实施例中交通信号灯倒计时数据集通过网络爬虫得到，图片来源于Google、百度、搜狗等图库。交通信号灯倒计时数据集包括各种环境、时间、场景下的图片，收集的数据集总共7000张。数据集种类包括红灯倒计时0～9、绿灯倒计时0～9共20类。收集好数据集之后通过LabelImg软件对数据集进行类别和目标位置的标注，输出的标签格式为VOC，其中，数据共有20类，包括红灯10类，绿灯10类。由于拍摄的图片中包括模糊，破损的，对于后续模型的训练会产生不良的影响，所以要对获取的图片作必要的数据集预处理。数据预处理包括随即旋转、随机缩放、随机亮度调整等。随即旋转的角度为-45°～+45°，由于图片来源网络，图片大小不一，随即缩放将所有图片的大小变为统一尺寸608×608。随机亮度调整实施方法为首先设定阈值为0.5，然后随机在区间(0,1)内抽取一个数a，如果a≥0.5，则亮度调整比例为a，如果a<0.5，则在区间(-a,a)内随机抽一个数b，亮度调整比例即为b+1。
步骤2：对YOLOv3特征提取网络进行改进，搭建轻量级YOLOv3网络。
如图2所示，本实施例对YOLOv3的特征提取网络进行改进。原YOLOv3的特征提取网络为DarkNet53，虽然YOLOv3的准确度能够满足实际交通信号灯倒计时识别，但模型较大不利于在移动端进行部署。本发明YOLOv3的特征提取网络采用ShuffleNetV2，实现轻量级YOLOv3。为了进一步提高模型识别交通信号灯倒计时数字的准确率，本发明提出了一种新的特征融合方式—特征变换。
图3展示了本发明提出的一种特征融合的方式，由于交通信号灯倒计时目标在原本图像中较小，经过特征网络多次的降采样提取特征后交通信号灯倒计时在低分辨率的图像中特征损失较多，所以需要补充高层低分辨率图像中的交通信号灯倒计时特征。本发明采用图3所示的特征融合方式来补充高层特征中缺失的交通信号灯倒计时的特征。因为在YOLOv3特征提取网络的低层较好的保留了交通信号灯倒计时的特征，故本发明将低层和中层的特征融合至高层。由于低、中、高三层特征的大小不一，进行特征融合需要将特征的大小统一。常见的改变特征尺寸方式为下采样，但下采样同样也会损失掉部分的特征信息。基于这一点，本发明通过特征变换的方式改变低、中层特征尺寸。
图4展示了本发明提出的特征变换的示意图。特征变换是对输入的特征图维度进行变换。维度1、维度2、维度3分别是图像的长、宽和通道数。具体来说，ShuffleNetV2中stage3的输出特征图以步长为2在维度1和维度2上进行分块，将得到的2×2数据块在维度3上叠加，在保持特征信息的情况下，实现特征图的变换。对于ShuffleNetV2的stage2，特征变换以步长为4在维度1和维度2上进行分块。这样经过特征变换将低、中层的特征和高层特征进行融合，丰富高层特征输出特征中交通信号灯的特征。
步骤3：训练轻量级YOLOv3。
为了加快训练速度，本发明使用8张Tesla V100 GPU进行模型的训练，训练时采用余弦学习率和指数移动平均的训练策略。
YOLOv3模型的学习率和训练轮数(epochs)关系按如下公式实现：
Figure BDA0003092319870000061
其中，begin_rate为初始学习率，epoch为变化轮数从[0,epochs]依次增加，epochs为训练轮数。使用余弦学习率可以更好地加快模型的收敛速度。
模型训练时将过去一段时间训练参数的平均值作为新的参数进行更新往往比直接将最终结果作为参数进行更新更加有效，因为将训练参数的平均值作为新的参数可以使得模型在学习过程中参数更新变得更加平缓，能够有效地避免异常参数对训练参数更新的影响，提高模型的收敛效果。指数移动平均(Exponential Moving Average，EMA)通过指数衰减方式计算参数更新过程中的移动平均值。对于每一个参数W，都有一个指数移动平均值Wt，W和Wt关系见如下公式
Wt＝α×Wt-1+(1-α)×W(t≥1)
其中，α为衰减系数，本发明的α＝0.998，使用Wt进行参数更新，Wt初始值为0。
特征提取网络输出的特征经过SPP网络进一步增大感受野，SPP输出的特征经过特征金字塔输出三个不同尺度的特征19×19、38×38、76×76。最终在这三个尺度的特征上进行交通信号灯倒计时的类别和位置的回归。
步骤4：将训练好的轻量级YOLOv3网络部署到移动端设备完成交通信号灯倒计时的检测与识别。
本发明移动端设备选择Jetson TX2，使用JetPack4.3进行刷机。将训练好的轻量级YOLOv3部署到Jetson TX2上，本发明的深度学习框架为PaddlePaddle1.8.4，部署软件为PaddleLite。进行交通信号灯倒计时识别时使用TensorRT进行加速，最终可以实现实时的交通信号灯倒计时的检测与识别。
以上所述仅是本发明的优先选择的实施方式，应当指出，对于本技术领域的人员，在不脱离不发明的技术原理前提，在速度和准确度上还可以做出很多提升，这些改变和提升也应该视作本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1、制作交通信号灯倒计时数据集，其中包括各种天气、环境下的交通信号灯倒计时图片，并对相关图片做预处理操作；
步骤S2、将YOLOv3的特征提取网络替换为ShuffleNetV2，通过特征变换融合ShuffleNetV2网络低中高层特征作为最后高层的输出特征；
步骤S3、完成数据集制作和数据预处理后，根据数据标签中的目标训练改进轻量级YOLOv3网络；
步骤S4、模型训练完成后，将训练好的模型部署到移动端，输入待测图片，获取预测图像，完成交通信号灯倒计时识别，并播报倒计时秒数进行提醒。
2.根据权利要求1所述的基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法，其特征在于：所述的步骤S1包括以下步骤：
在交通信号灯倒计时数据制作时，通过网络爬虫收集各种场景、时间和环境下交通信号灯倒计时图片，通过LabelImg对所收集的图片中的交通信号灯倒计时目标进行类别和位置标注，标注数据集格式为VOC，其中，数据集包括红灯和绿灯0-9共有20个类；
同时，对收集的图片采用数据增强，如下：图片随机旋转、随机缩放、随机饱和度调整，最终得到交通信号灯倒计时数据集。
3.根据权利要求1所述的基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法，其特征在于：所述的步骤S2包括以下步骤：
S2.1、将YOLOv3的特征提取网络DarkNet53替换为轻量级网络ShuffleNetV2，实现轻量级YOLOv3；
S2.2、为了丰富高层输出特征中交通信号灯倒计时的特征，通过特征变换拼接来自低、中、高层特征作为高层最终输出的特征；
S2.3、使用空间金字塔池化SPP网络增大YOLOv3特征提取网络的感受野，将ShuffleNetV2输出特征分成19×19个网格，在每个网格内都生成三个预测框和最初的标记框计算IOU，选择IOU值最大的作为最终的预测框；
S2.4、使用逻辑回归作为交通信号灯倒计时分类器，使用YOLOv3特征金字塔输出的19×19、38×38、76×76三个特征图进行预测。
4.根据权利要求1所述的基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法，其特征在于：所述的步骤S3包括以下步骤：
训练策略采用迁移学习和指数移动平均(EMA)，学习率使用余弦学习率。学习率和训练轮数(epochs)关系按如下公式实现：
Figure FDA0003092319860000021
其中，begin_rate为初始学习率，epoch为变化轮数从[0,epochs]依次增加，epochs为训练轮数，训练时在8张Tesla V100 GPU上进行训练。
5.根据权利要求1所述的基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法，其特征在于：所述的步骤S4包括以下步骤：
模型训练完成后，将训练好的YOLOv3模型部署到移动端设备Jetson TX2上，部署软件为PaddleLite，通过移动端的摄像头获取预测图片，并获得模型预测结果。
CN202110599256.9A 2021-05-31 2021-05-31 一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法 Pending CN113221823A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110599256.9A CN113221823A (zh) 2021-05-31 2021-05-31 一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110599256.9A CN113221823A (zh) 2021-05-31 2021-05-31 一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113221823A true CN113221823A (zh) 2021-08-06

Family

ID=77081629

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110599256.9A Pending CN113221823A (zh) 2021-05-31 2021-05-31 一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113221823A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113763196A (zh) * 2021-08-23 2021-12-07 中国农业大学烟台研究院 一种基于改进YOLOv3的果园产量测定系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109883400A (zh) * 2018-12-27 2019-06-14 南京国图信息产业有限公司 基于yolo-sitcol的固定站自动目标检测与空间定位方法
US20200143227A1 (en) * 2018-11-06 2020-05-07 Google Llc Neural Architecture Search with Factorized Hierarchical Search Space
CN111126404A (zh) * 2019-12-11 2020-05-08 杭州电子科技大学 一种基于改进YOLO v3的古文字及字体识别方法
CN112380952A (zh) * 2020-11-10 2021-02-19 广西大学 基于人工智能的电力设备红外图像实时检测及识别方法
CN112464911A (zh) * 2020-12-21 2021-03-09 青岛科技大学 基于改进YOLOv3-tiny的交通标志检测与识别方法
CN112861635A (zh) * 2021-01-11 2021-05-28 西北工业大学 一种基于深度学习的火灾及烟雾实时检测方法
JP2021179971A (ja) * 2020-05-27 2021-11-18 ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド 小目標を検出するための方法及び装置、電子デバイス、コンピュータ可読記憶媒体及びコンピュータプログラム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200143227A1 (en) * 2018-11-06 2020-05-07 Google Llc Neural Architecture Search with Factorized Hierarchical Search Space
CN109883400A (zh) * 2018-12-27 2019-06-14 南京国图信息产业有限公司 基于yolo-sitcol的固定站自动目标检测与空间定位方法
CN111126404A (zh) * 2019-12-11 2020-05-08 杭州电子科技大学 一种基于改进YOLO v3的古文字及字体识别方法
JP2021179971A (ja) * 2020-05-27 2021-11-18 ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド 小目標を検出するための方法及び装置、電子デバイス、コンピュータ可読記憶媒体及びコンピュータプログラム
CN112380952A (zh) * 2020-11-10 2021-02-19 广西大学 基于人工智能的电力设备红外图像实时检测及识别方法
CN112464911A (zh) * 2020-12-21 2021-03-09 青岛科技大学 基于改进YOLOv3-tiny的交通标志检测与识别方法
CN112861635A (zh) * 2021-01-11 2021-05-28 西北工业大学 一种基于深度学习的火灾及烟雾实时检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张文利 等: ""基于边缘设备的轻量化小目标果实检测模型"", 《中国农业信息》, vol. 33, no. 1, pages 28 - 36 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113763196A (zh) * 2021-08-23 2021-12-07 中国农业大学烟台研究院 一种基于改进YOLOv3的果园产量测定系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106448184B (zh) 车辆识别方法及车辆出场识别方法
CN112598672A (zh) 一种基于深度学习的路面病害图像分割方法和系统
CN110443763B (zh) 一种基于卷积神经网络的图像阴影去除方法
CN108154102A (zh) 一种道路交通标志识别方法
CN114743119B (zh) 基于无人机的高铁接触网吊弦螺母缺陷检测方法
CN113780132A (zh) 一种基于卷积神经网络的车道线检测方法
CN109543691A (zh) 积水识别方法、装置以及存储介质
CN109657715B (zh) 一种语义分割方法、装置、设备及介质
CN112287827A (zh) 基于智慧灯杆的复杂环境行人口罩佩戴检测方法及系统
CN112232351A (zh) 一种基于深度神经网络的车牌识别系统
CN113160062A (zh) 一种红外图像目标检测方法、装置、设备及存储介质
CN110796580A (zh) 智能交通系统管理方法及相关产品
CN114972177A (zh) 道路病害识别管理方法、装置及智能终端
CN113205107A (zh) 一种基于改进高效率网络的车型识别方法
CN111723805B (zh) 一种信号灯的前景区域识别方法及相关装置
CN115410119A (zh) 一种基于训练样本自适应生成的剧烈运动检测方法及系统
CN113326846B (zh) 一种基于机器视觉的桥梁表观病害快速检测方法
CN115019340A (zh) 一种基于深度学习的夜间行人检测算法
CN113221823A (zh) 一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法
CN112785610B (zh) 一种融合低层特征的车道线语义分割方法
CN114332739A (zh) 一种基于运动目标检测和深度学习技术的烟雾检测方法
CN112396042A (zh) 实时更新的目标检测方法及系统、计算机可读存储介质
CN110334703B (zh) 一种昼夜图像中的船舶检测和识别方法
CN112487926A (zh) 一种基于时空图卷积网络的景区投喂行为识别方法
CN103761510A (zh) 模拟人类视皮层感知机制的动作识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination